无人出租车（Robotaxi）还有哪些技术瓶颈？

近几年，自动驾驶的新闻不断登上头条：Zoox 在拉斯维加斯推出完全无人驾驶 Robotaxi，小马智行、百度 Apollo 在国内城市开始示范运营……看似离我们越来越近。但似乎自动驾驶仍在探索实验阶段，“L5完全自动驾驶” 走进我们的生活还要多久？

本质原因在于：自动驾驶不仅是一项单一技术，而是多学科交织的复杂系统工程。出于好奇，查阅了很多资料，下面试着从底层架构看看自动驾驶的核心技术难点有哪些。也欢迎自动驾驶领域的专家解惑🙏

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 01 感知系统：看得清 ≠ 看得准

首先，感知层相当于汽车的眼睛，就像人类一样，也有迷茫的时候：

• 传感器局限性：摄像头在强光/夜间/雨雾中等情况下识别率下降；激光雷达虽精确但成本高；毫米波雷达对静态物体的识别不足。

• 多源融合难题：如何把不同模态的数据（视觉、雷达、GPS、IMU 等）实时融合，减少误判与盲区？

• 极端场景处理：反光路面、积雪覆盖车道线、施工改道等情况常常让算法失效。

当前主流技术在“长尾问题”（极端但危险的场景）上，而这些恰恰是保证安全的关键。

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02 决策与规划：AI 的“大脑”能否冷静应对复杂交通？

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